The post has been translated automatically. Original language: Russian
Recently, one of the key internal achievements of our company has been the introduction of AI agents into the iOS application development process.
We started actively using AI tools in the daily work of the team, including Claude Code. The Opus 4.7 model proved to be particularly good at our tasks, which helps us not just generate individual code fragments, but work with the project in a more comprehensive manner: analyze the structure, propose solutions, make changes, and help with architectural issues.
For us, this was an important step in improving development efficiency.
What has changed in the work processes
AI agents are particularly good at helping with small but regular tasks that used to take up a significant portion of the team's time.:
- localization of screens and texts;
- layout of simple interfaces;
- preparing repetitive UI components;
- working with minor edits;
- refactoring individual parts of the project;
- initial error analysis;
- preparation of basic code documentation.
Such tasks may seem small in themselves, but they take up a lot of time. After the introduction of AI agents, we were able to significantly reduce the time required to perform such operations and switch to more important product tasks faster.
AI as an assistant, not a substitute for the team
It is important to note that we do not perceive AI as a substitute for developers. For us, this is a tool to strengthen the team.
The final decisions on architecture, code quality, product logic, and user experience are still left to the specialists. But AI helps to prepare the groundwork faster, consider different implementation options, and reduce time for routine steps.
The approach turned out to be particularly useful, in which the developer sets a task for the AI agent, receives a draft implementation, and then checks, refines, and adapts the solution to the project standards.
Benefit for the product
The introduction of AI agents has affected not only the speed of development, but also the product process as a whole.
The team began to test hypotheses faster, release small improvements, and test interface changes. This is especially important for mobile applications, where the speed of iteration directly affects the growth of the product.
It's faster to make a screen, faster to check localization, faster to prepare a version of a new feature — all this helps us to respond more flexibly to user needs.
The next stage
Now we are continuing to develop this approach within the team: we are forming our own rules for working with AI agents, improving the results verification process, and looking for new application scenarios.
For us, the introduction of AI into development has become not a one-time experiment, but a full-fledged direction of the company's development.
We see great potential in combining the expertise of iOS developers with the capabilities of modern AI tools. This approach helps to create quality products faster, optimize internal processes, and use team resources more efficiently.
As a result, our main success is not just using a new tool, but changing the very approach to development: less routine, more focus on the product, architecture, and value for users.
За последнее время одним из ключевых внутренних достижений нашей компании стало внедрение AI-агентов в процесс разработки iOS-приложений.
Мы начали активно использовать AI-инструменты в ежедневной работе команды, в том числе Claude Code. Особенно хорошо в наших задачах показала себя модель Opus 4.7, которая помогает не просто генерировать отдельные фрагменты кода, а работать с проектом более комплексно: анализировать структуру, предлагать решения, вносить изменения и помогать с архитектурными вопросами.
Для нас это стало важным шагом в повышении эффективности разработки.
Что изменилось в рабочих процессах
AI-агенты особенно хорошо помогают в небольших, но регулярных задачах, которые раньше занимали заметную часть времени команды:
- локализация экранов и текстов;
- верстка простых интерфейсов;
- подготовка повторяющихся UI-компонентов;
- работа с мелкими правками;
- рефакторинг отдельных частей проекта;
- первичный анализ ошибок;
- подготовка базовой документации по коду.
Такие задачи сами по себе могут казаться небольшими, но в сумме они занимают много времени. После внедрения AI-агентов нам удалось в разы сократить время на выполнение подобных операций и быстрее переключаться на более важные продуктовые задачи.
AI как помощник, а не замена команды
Важно отметить, что мы не воспринимаем AI как замену разработчикам. Для нас это инструмент усиления команды.
Финальные решения по архитектуре, качеству кода, логике продукта и пользовательскому опыту всё равно остаются за специалистами. Но AI помогает быстрее подготовить основу, рассмотреть разные варианты реализации и сократить время на рутинные этапы.
Особенно полезным оказался подход, при котором разработчик ставит задачу AI-агенту, получает черновую реализацию, а затем проверяет, дорабатывает и адаптирует решение под стандарты проекта.
Польза для продукта
Внедрение AI-агентов повлияло не только на скорость разработки, но и на продуктовый процесс в целом.
Команда стала быстрее проверять гипотезы, выпускать небольшие улучшения и тестировать изменения в интерфейсе. Это особенно важно для мобильных приложений, где скорость итераций напрямую влияет на рост продукта.
Быстрее сделать экран, быстрее проверить локализацию, быстрее подготовить вариант новой функции — всё это помогает нам гибче реагировать на потребности пользователей.
Следующий этап
Сейчас мы продолжаем развивать этот подход внутри команды: формируем собственные правила работы с AI-агентами, улучшаем процесс проверки результатов и ищем новые сценарии применения.
Для нас внедрение AI в разработку стало не разовым экспериментом, а полноценным направлением развития компании.
Мы видим большой потенциал в том, чтобы совмещать экспертизу iOS-разработчиков с возможностями современных AI-инструментов. Такой подход помогает быстрее создавать качественные продукты, оптимизировать внутренние процессы и эффективнее использовать ресурсы команды.
В итоге главный успех для нас — не просто использование нового инструмента, а изменение самого подхода к разработке: меньше рутины, больше фокуса на продукте, архитектуре и ценности для пользователей.
Share
